- 31 мая, 2022
- 139
НБКИ: в начале 2022 года сильнее всего в структуре выданных автокредитов выросла доля граждан от 40 до 50 лет
По данным 4 000 кредиторов, передающих сведения в Национальное бюро кредитных историй (НБКИ), в январе-апреле 2022 года сильнее всего по сравнению с аналогичным периодом прошлого года выдача автокредитов выросла в сегменте заемщиков от 40 до 50 лет. Так, доля этой группы граждан в структуре выданных автокредитов выросла на 0,6 процентных пункта (п.п.) и достигла 29,0% (Таблица 1).
Таблица 1. Структура заемщиков по количеству выданных автокредитов по возрастам в РФ в 2021-2022гг.
Возраст заемщиков |
Доля в общем кол-ве выданных автокредитов,в % |
Динамика, в п.п. |
|
4 месяца 2021 |
4 месяца 2022 |
||
моложе 30 лет |
13,6% |
13,7% |
0,1 |
от 30 до 40 лет |
35,9% |
35,1% |
-0,8 |
от 40 до 50 лет |
28,4% |
29,0% |
0,6 |
от 50 до 60 лет |
16,2% |
16,1% |
-0,1 |
старше 60 лет |
5,9% |
6,1% |
0,2 |
Небольшой рост был также отмечен в возрастных группах наиболее «пожилых» заемщиков старше 60 лет – на 0,2 п.п. (до 6,1%) и самых «молодых» граждан моложе 30 лет – 0,1 п.п. (до 13,7%). В свою очередь, наибольшее сокращение доли в структуре выдачи автокредитов было зафиксировано в исторически самой массовой группе заемщиков в возрасте от 30 до 40 лет – на 0,8 п.п. до 35,1%. Также по сравнению с прошлым годом сократилась доля заемщиков в возрасте от 50 до 60 лет – на 0,1 п.п. до 16,1%.
Стоит отметить, что среднее значение Персонального кредитного рейтинга (ПКР) заемщика по автокредитам составляет 529 балла (минимальное значение – 1 балл, максимальное – 999 баллов) (Диаграмма 1).
При этом самое высокое среднее значение ПКР в топ-30 регионов по количеству выданных автокредитов зафиксировано в Санкт-Петербурге (592 балла), Москве (587), Удмуртской Республике (555), а также в Вологодской (552) и Челябинской (549) областях. В свою очередь самое низкое значение ПКР по автокредитам было отмечено в Ставропольском (482), Краснодарском (491) и Алтайском (491) краях, а также в Иркутской (494) и Ростовской (498) областях (Таблица 2).
«По сравнению с аналогичным периодом прошлого года самая большая доля заемщиков по автокредитам по-прежнему приходится на граждан от 30 до 40 лет, хотя она и сокращается быстрее остальных возрастных категорий, – констатирует директор по маркетингу НБКИ Алексей Волков. – Скорее всего, это связано с более консервативным подходом к розничному кредитованию, который свойствен банкам в последнее время. Косвенно это подтверждает и тот факт, что наибольшие темпы роста выдачи автокредитов в 2021 – 2022гг. демонстрируют заемщики от 40 до 50 лет. Вероятно, эта возрастная категория более привлекательна для банков по причине более информативной кредитной истории и высоких значений Персонального кредитного рейтинга (ПКР)».
Таблица 2. Средние значения Персонального кредитного рейтинга (ПКР)* заемщиков по автокредитам в апреле 2022 года, баллов
|
По регионам |
Среднее значение ПКР заемщиков по автокредитам, баллов |
1 |
г. Санкт-Петербург |
592 |
2 |
г. Москва |
587 |
3 |
Удмуртская Республика |
555 |
4 |
Вологодская область |
552 |
5 |
Челябинская область |
549 |
6 |
Свердловская область |
545 |
7 |
Московская область |
542 |
8 |
Ленинградская область |
539 |
9 |
Самарская область |
533 |
10 |
Воронежская область |
529 |
11 |
Нижегородская область |
529 |
12 |
Тверская область |
529 |
13 |
Оренбургская область |
523 |
14 |
Кемеровская область |
520 |
15 |
Омская область |
520 |
16 |
Пермский край |
520 |
17 |
Республика Татарстан |
520 |
18 |
Саратовская область |
520 |
19 |
Ханты-Мансийский АО – Югра |
520 |
20 |
Тюменская область (без ХМАО и ЯНАО) |
517 |
21 |
Республика Башкортостан |
514 |
22 |
Волгоградская область |
510 |
23 |
Тульская область |
510 |
24 |
Новосибирская область |
501 |
25 |
Красноярский край |
498 |
26 |
Ростовская область |
498 |
27 |
Иркутская область |
494 |
28 |
Алтайский край |
491 |
29 |
Краснодарский край |
491 |
30 |
Ставропольский край |
482 |
*- Минимальное значение ПКР – 1 балл, максимальное – 999 баллов.
Национальное бюро кредитных историй (АО «НБКИ») предоставляет десятки современных высокотехнологичных решений в области контроля и оценки кредитных рисков, прогнозной аналитики.